“I (might be) just that good”: Honest and deceptive impression management in employment interviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Applicant use of impression management (IM) tactics plays a central role in employment interviews. IM includes behaviors intended to create an impression of competence and likability, and avoid negative impressions. Applicants can influence interviewers’ impressions using both honest and deceptive IM, but measurement of IM has yet to distinguish these two constructs. The goal of the present research was to develop a self‐report Honest Interview Impression Management (HIIM) measure and use this to investigate differential antecedents and consequences of honest and deceptive IM. We report the results of five independent studies (total N = 1,470 interviewees). Studies 1–3 detail the creation of a self‐report measure of honest IM. Studies 4 and 5 utilize this measure to understand the relations between honest and deceptive IM, and their antecedents and consequences. Results demonstrate that honest and deceptive IM are positively related but distinct constructs that have unique antecedents (i.e., age, individual differences, attitudes, situational, and target characteristics) and differentially impact interview outcomes and ratings. Finally, we present a short measure of honest and deceptive IM to be used for time‐sensitive data collection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».